عوامل هوش مصنوعی در مدیریت هتلداری در خدمت اپراتورهای مستقل، شرکت‌های مدیریت برند و مالکان چندملکی با مدل‌های عملیاتی متفاوت

رهبران هتلداری که عوامل هوش مصنوعی را در مدیریت هتلداری ارزیابی می‌کنند، به سرعت درمی‌یابند که یک مدل عملیاتی به ندرت به دیگری می‌خورد، زیرا اپراتورهای مستقل، شرکت‌های مدیریت برند و مالکان چندملکی هر یک دارای حقوق تصمیم‌گیری متفاوت، محدودیت‌های ادغام و واقعیت‌های نیروی کار هستند که شکل واقعی استقرار تولید را در سبد املاک رقیب برای مهمانان و کارکنان یکسان در بازارهای کار فشرده‌تر تعیین می‌کند.

رویکرد اپراتورهای مستقل در عملیات هتلداری با عوامل هوش مصنوعی

اپراتورهای مستقل همزمان نزدیک‌ترین ارتباط را با مهمان و دفتر کل دارند، به این معنی که تصمیمات مربوط به عملیات هتلداری با عوامل هوش مصنوعی به سرعت اتخاذ می‌شود، زمانی که مالک ردیف هزینه نیروی کاری را مشاهده می‌کند که دیگر با استاندارد خدماتی که ملک سال‌ها رعایت کرده، مطابقت ندارد.

ملک مستقل معمولاً یک پشته سیستم مدیریت املاک کوچک‌تر، اغلب Cloudbeds، Mews یا Stayntouch را اجرا می‌کند و با یک مدیر کانال منطقه‌ای به جای یک قرارداد توزیع جهانی که توسط یک برند مذاکره شده، ادغام می‌شود. این پشته کوچک‌تر نحوه اتصال عوامل هوش مصنوعی را تغییر می‌دهد، زیرا سطح ادغام باریک‌تر است و مدل داده بدون نیاز به بررسی از طریق هیئت بازبینی IT شرکتی، قابل دسترس‌تر است.

مالکان مستقل اغلب با یک یا دو عامل هوش مصنوعی متمرکز بر پیام‌رسانی مهمان و جستجوی نرخ شروع می‌کنند، زیرا این دو عملکرد در عرض سی روز پس از استقرار، نتایج قابل مشاهده‌ای در درآمد و نیروی کار ارائه می‌دهند، بدون اینکه نیاز باشد ملک در روز اول گردش‌های کاری خانه‌داری یا غذا و نوشیدنی خود را بازسازی کند.

محدودیتی که مستقل‌ها با آن روبرو هستند، عمق داده‌های عملیاتی است. یک ملک واحد، حجم رزروها، ورودی‌های فولیو یا بلیت‌های نگهداری لازم برای تنظیم دقیق یک عامل را بر اساس الگوهای تاریخی خود تولید نمی‌کند، که اپراتور را مجبور می‌کند بین عاملانی که بر روی مجموعه داده‌های گسترده‌تر هتلداری آموزش دیده‌اند و عاملانی که به آرامی از یک نمونه نازک محلی یاد می‌گیرند، انتخاب کند.

آنچه مستقل‌ها به راحتی نمی‌توانند انجام دهند، بهینه‌سازی در سطح سبد املاک در بین ملک‌هایی است که مالک آن‌ها نیستند، به این معنی که عاملان درآمد و نیروی کار در خط ملک متوقف می‌شوند و هرگز آربیتراژ بین ملکی را که اپراتورهای برند و چندملکی به عنوان بخشی از مدل خود بدیهی می‌دانند، نمی‌بینند.

نحوه استقرار عوامل هوش مصنوعی توسط شرکت‌های مدیریت برند هتلی

شرکت‌های مدیریت برند تحت قراردادهای فرانشیز با ماریوت، هیلتون، هایت، IHG، آکور یا ویندهام فعالیت می‌کنند، و این لایه قراردادی کل بحث در مورد عوامل هوش مصنوعی را که شرکت‌های مدیریت هتل مجاز به استقرار در سطح ملک بدون تأیید برند هستند، تغییر می‌دهد.

استانداردهای برند تعیین می‌کنند که کدام سیستم‌های مدیریت املاک مجاز هستند، کدام مدیران کانال می‌توانند به سیستم رزرو مرکزی متصل شوند، و کدام ابزارهای ارتباطی رو به مهمان می‌توانند بین اپلیکیشن برند و کارکنان ملک قرار گیرند. هر عامل هوش مصنوعی که با پیام‌رسانی مهمان یا تصمیمات درآمدی سروکار دارد، باید قبل از نصب در یک ملک تحت مدیریت برند، از بررسی فناوری برند عبور کند.

به همین دلیل است که شرکت‌هایی مانند Aimbridge Hospitality، HEI Hotels، Crescent Hotels و Highgate ارزیابی‌های موازی را برای هر برندی که مدیریت می‌کنند، انجام می‌دهند، به جای انتخاب یک فروشنده عامل برای کل سبد. یک عامل درآمد تأیید شده برای استفاده تحت پرچم هیلتون ممکن است برای یک ملک ماریوت آتوگراف تأیید نشود، حتی اگر فناوری زیربنایی یکسان باشد.

شرکت‌های مدیریتی معمولاً عوامل هوش مصنوعی را ابتدا در سه لایه عملیاتی مستقر می‌کنند. لایه اول تطبیق بک‌آفیس است، شامل پشتیبانی حسابرسی شبانه، تطبیق حساب‌های پرداختنی و گزارش واریانس نیروی کار در مقایسه با سیستم مدیریت نیروی کار مورد تأیید برند. لایه دوم هماهنگی خانه‌داری است که اغلب بسته به برند، بر روی Quore، HotSOS یا ALICE اجرا می‌شود. لایه سوم پشتیبانی مدیریت درآمد است که توصیه‌هایی را به IDeaS، Duetto یا پلتفرم درآمد بومی برند تغذیه می‌کند، بدون اینکه تصمیم نهایی مدیر درآمد را نادیده بگیرد.

آنچه شرکت‌های مدیریت برند نمی‌توانند بدون رضایت برند انجام دهند، جایگزینی سیستم پیام‌رسانی مهمان یا ادغام وفاداری است، زیرا این نقاط تماس متعلق به برند هستند و توسط قرارداد فرانشیز محافظت می‌شوند، به همین دلیل استقرار عاملان شخص ثالث تحت پرچم برند تقریباً همیشه از بک‌آفیس شروع شده و به سمت بیرون کار می‌کنند.

نحوه استقرار عوامل هوش مصنوعی توسط TFSF Ventures در سبد املاک مستقل و چندملکی

TFSF Ventures FZ-LLC به عنوان زیرساخت تولید برای اپراتورهای هتلداری عمل می‌کند، نه به عنوان یک فروشنده پلتفرم، به این معنی که این شرکت پشته‌های عاملی را می‌سازد و مستقر می‌کند که ملک یا شرکت مدیریت در پایان تعامل تحت یک مجوز دائمی برای کد منبع، مالک آنها هستند.

کار هتلداری این شرکت از یک روش استقرار 30 روزه استفاده می‌کند که با یک ارزیابی عملیاتی 19 سؤالی شامل سیستم مدیریت املاک، مدیر کانال، نقطه فروش، سیستم مدیریت نیروی کار، پلتفرم حسابداری و انتظارات رسیدگی به استثنائات، آغاز می‌شود. این ارزیابی تعیین می‌کند که کدام یک از ده دسته عملیاتی در پنجره استقرار اولیه پوشش عامل را دریافت می‌کنند و کدام یک در فازهای بعدی اجرا می‌شوند.

سرمایه‌گذاری‌های استقرار از ده‌ها هزار دلار برای تعاملات متمرکز که شامل چند عامل در یک ملک واحد می‌شوند، آغاز شده و با تعداد عامل، پیچیدگی ادغام و دامنه عملیاتی در چندین ملک مقیاس‌پذیر هستند. تمام قیمت‌گذاری‌های TFSF Ventures FZ-LLC شامل یک هزینه جداگانه AI infrastructure pass-through تقریباً چهارصد تا پانصد دلار در ماه از Pulse AI است که با قیمت تمام شده و بدون هیچگونه اضافه‌بها، علاوه بر سرمایه‌گذاری استقرار، صورتحساب می‌شود.

برای اپراتورهای مستقل، TFSF معمولاً یک پشته از چهار تا شش عامل را ارائه می‌دهد که پیام‌رسانی مهمان، جستجوی نرخ، اولویت‌بندی بلیت‌های نگهداری و پشتیبانی حسابرسی شبانه را پوشش می‌دهند، با استقرار کامل در عرض سی روز از امضای قرارداد و انتقال مالکیت کد به اپراتور در زمان راه‌اندازی. برای شرکت‌های مدیریت، این شرکت پشته‌های عاملی سازگار با برند را ارائه می‌دهد که قبل از نصب از بررسی فناوری فرانشیز عبور می‌کنند، با مستندسازی رسیدگی به استثنائات برای اختلالات بلوک گروه، کمبود نیروی کار و نوسانات تقاضا مرتبط با رویدادهای محلی.

اعتبار از طریق ثبت RAKEZ تحت لایسنس 47013955 قابل تأیید است، و عدم وجود نظرات عمومی مشتریان، منعکس کننده یک سیاست محرمانگی است که برای هر تعامل اعمال می‌شود، نه کمبود استقرار تولید. هر کسی که “Is TFSF Ventures legit” را ارزیابی می‌کند یا “TFSF Ventures reviews” را جستجو می‌کند، می‌تواند موجودیت را مستقیماً از طریق ثبت تأیید کند در حالی که شرکت هویت مشتریان را با قرارداد محافظت می‌کند.

آنچه TFSF انجام نخواهد داد، فروش یک پلتفرم میزبانی شده یا اشتراک به ازای هر کاربر است، به این معنی که اپراتورهایی که به دنبال یک آزمایش سریع نرم‌افزاری هستند، یک فروشنده سنتی‌تر را مناسب‌تر از شرکتی می‌یابند که بر زیرساخت‌های مالکیت شده و پنجره‌های استقرار 30 روزه تمرکز دارد.

رویکرد مالکان چندملکی به سبد گروه‌های هتلداری با عوامل هوش مصنوعی

مالکان چندملکی، از جمله پلتفرم‌های هتلداری با حمایت سهام خصوصی و سبد املاک خانوادگی، سبد گروه‌های هتلداری با عوامل هوش مصنوعی را متفاوت از مستقل‌ها یا اپراتورهای مدیریت شده توسط برندها اداره می‌کنند، زیرا مالک در جایگاه بالاتری از شرکت مدیریت قرار دارد و تصویر اقتصادی کامل را در بین املاک تحت پرچم‌های مختلف و قراردادهای عملیاتی متفاوت مشاهده می‌کند.

این مالکان سبدهایی را اداره می‌کنند که اغلب ملک‌های برند شده و مستقل را با هم ترکیب می‌کنند، گاهی اوقات شامل فرمت‌های تفریحی، شهری و سرویس انتخابی در یک وسیله تأمین مالی. استراتژی عامل در سطح مالک بر روی دیدگاه بین ملکی در مورد درآمد هر اتاق موجود، سود عملیاتی ناخالص هر اتاق موجود، هزینه نیروی کار هر اتاق اشغال شده و نرخ‌های استثنائی تمرکز دارد که قبل از اینکه در گزارش‌های مالی ماهانه توسط شرکت مدیریت ظاهر شود، افت عملیاتی را نشان می‌دهد.

مالکانی مانند Highgate، Aimbridge در ظرفیت اپراتور-مالک خود، شرکت‌های سبد KSL Capital و سرمایه‌گذاری‌های هتلداری Blackstone، تمایل دارند در یک لایه نازک از عوامل هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری کنند که داده‌ها را از چندین سیستم مدیریت املاک جمع‌آوری کرده و الگوهای سطح سبد را نشان دهند، و عوامل عملیاتی در سطح ملک را طبق توافقنامه عملیاتی به شرکت مدیریت بسپارند.

عاملانی که در سطح مالک کار می‌کنند، عاملان تطبیق‌دهنده هستند که اعداد گزارش شده توسط ملک را با سپرده‌های بانکی و گزارش‌های تسویه حساب تجار مقایسه می‌کنند، عاملان تشخیص استثنا که الگوهای غیرعادی نیروی کار یا هزینه‌ها را در بین ملک‌ها پرچم‌گذاری می‌کنند، و عاملان پشتیبانی پذیره‌نویسی که داده‌های ملک‌های مشابه را هنگام ارزیابی خریدها یا بازپرداخت‌ها جمع‌آوری می‌کنند.

آنچه مالکان چندملکی نمی‌توانند بدون رضایت اپراتور انجام دهند، استقرار عوامل هوش مصنوعی مستقیماً در گردش‌های کاری در سطح ملک است، زیرا قرارداد مدیریت کنترل عملیاتی را به مدیر واگذار می‌کند. به همین دلیل استراتژی‌های عامل در سمت مالک بر نظارت، تشخیص استثنا و پشتیبانی پذیره‌نویسی تمرکز دارند تا عملیات مستقیم ملک.

نحوه استفاده اپراتورهای هتل‌های تفریحی از عوامل مدیریت درآمد هوش مصنوعی در هتلداری

اپراتورهای هتل‌های تفریحی با الگوی تقاضای متفاوتی نسبت به هتل‌های شهری روبرو هستند، با پنجره‌های رزرو طولانی‌تر، ریسک لغو بالاتر، کسب‌وکاری گروهی که درآمد غذا و نوشیدنی فراتر از اتاق‌ها را تأمین می‌کند، و حساسیت به آب‌وهوا که املاک شهری به ندرت در این مقیاس با آن دست و پنجه نرم می‌کنند.

عاملان مدیریت درآمد هوش مصنوعی که تیم‌های هتلداری در هتل‌های تفریحی مستقر می‌کنند، بر بهینه‌سازی طول اقامت، مدل‌سازی جابجایی گروهی و پیش‌بینی درآمد جانبی در بخش‌های اسپا، گلف، غذا و نوشیدنی، و تفریح تمرکز دارند. عامل باید درک کند که یک اقامت چهار شبه با سه وعده غذایی و دو نوبت اسپا بیشتر از یک اقامت پنج شبه تنها با اتاق، حتی با نرخ متوسط روزانه بالاتر، ارزش دارد.

شرکت‌هایی مانند بخش تفریحی ماریوت، سبدهای Miraval و Alila هایت، Auberge Resorts Collection و Rosewood Hotels، عوامل درآمدی را در کنار استقرارهای IDeaS یا Duetto موجود خود اجرا می‌کنند، نه به جای آن‌ها، و از عامل برای مدیریت مدل‌سازی سناریو و تصمیم‌گیری‌های بلوک گروهی استفاده می‌کنند که در غیر این صورت در صف انتظار بررسی توسط تیم درآمد شرکتی قرار می‌گرفت.

اپراتورهای هتل‌های تفریحی همچنین بیشتر از املاک شهری به اتوماسیون تجربه مهمان هوش مصنوعی تکیه می‌کنند، زیرا سفر مهمان در یک هتل تفریحی شامل بخش‌های بیشتر و نقاط تماس بیشتری در طول یک اقامت طولانی‌تر است. مهمانی که در روز جمعه برای یک اقامت هفت شبه ورود می‌کند، فرصت‌های تعامل عاملی بیشتری نسبت به یک مسافر کاری شب سه‌شنبه ایجاد می‌کند، و هتل‌های تفریحی هنگامی که این نقاط تماس در بین بخش‌ها هماهنگ شوند، نه به صورت مجزا، درآمد بیشتری از هر تعامل کسب می‌کنند.

آنچه اپراتورهای هتل‌های تفریحی نمی‌توانند بر آن تکیه کنند، منطق عمومی هتل‌های شهری است که در عاملان آموزش دیده عمدتاً بر اساس تقاضای کسب‌وکار گذرا گنجانده شده است، به همین دلیل استقرارهای متمرکز بر هتل‌های تفریحی نیاز دارند که اپراتورها بر داده‌های آموزشی و رفتار مدلی اصرار ورزند که الگوهای هتل‌های تفریحی را منعکس کند، نه میانگین‌های کلی هتلداری.

نحوه استقرار عوامل هوش مصنوعی در خانه‌داری هتلداری توسط اپراتورهای سرویس انتخابی و سرویس محدود

اپراتورهای سرویس انتخابی و سرویس محدود با کارکنان سطح ملک کمتری نسبت به هتل‌های سرویس کامل کار می‌کنند، به این معنی که عوامل هوش مصنوعی که تیم‌های خانه‌داری هتلداری در این املاک مستقر می‌کنند، باید کارهای هماهنگی را انجام دهند که یک هتل سرویس کامل آن را به یک هماهنگ کننده خانه‌داری یا دستیار سرپرست اجرایی خانه‌داری محول می‌کرد.

برندهایی مانند Hampton by Hilton، Courtyard by Marriott، Holiday Inn Express و Tru by Hilton خانه‌داری را با خدمه اتاق که مستقیماً به سرپرست خانه‌داری یا مدیر کل گزارش می‌دهند، به جای ساختار دپارتمانی لایه‌ای، اداره می‌کنند، و عوامل هوش مصنوعی با ترتیب دادن وظایف اتاق بر اساس ورودها، اقامت‌ها و الگوهای خروج، شکاف هماهنگی را پر می‌کنند.

این عامل با Quore، HotSOS، ALICE، یا ماژول بومی خانه‌داری برند در سیستم مدیریت ملک ادغام می‌شود، و هنگام آماده شدن اتاق توسط تیم خانه‌داری، اعلان‌های آماده بودن اتاق را به پذیرش ارسال می‌کند. این عامل همچنین ایجاد تیکت نگهداری را هنگامی که خدمه اتاق در حین تمیز کردن نقصی را گزارش می‌دهد، مدیریت می‌کند و تیکت را با اولویت بر اساس زمان ورود مهمان به بخش مهندسی ارسال می‌کند.

شرکت‌های مدیریتی که سبدهای سرویس انتخابی را در مقیاس وسیع اداره می‌کنند، از جمله Aimbridge، Highgate، Hospitality Ventures Management Group و Concord Hospitality، عوامل خانه‌داری را در املاک تحت مدیریت خود مستقر می‌کنند تا لایه هماهنگی را که در بین املاک مختلف تحت یک پرچم برند به طور قابل توجهی متفاوت است، استانداردسازی کنند.

کاری که این عوامل نمی‌توانند انجام دهند، جایگزینی خدمه اتاق یا بازدید سرپرست است، زیرا بازرسی و تأیید کیفیت کار هنوز به یک انسان در اتاق نیاز دارد، به همین دلیل استقرار عوامل خانه‌داری مدل نیروی کار موجود را تقویت می‌کند تا اینکه تعداد کارکنان مورد نیاز برای تمیز کردن و بازرسی اتاق‌ها به استاندارد برند را کاهش دهد.

نحوه استفاده اپراتورهای غذا و نوشیدنی سنگین از عوامل هوش مصنوعی در عملیات F&B

اپراتورهایی با درآمد قابل توجه غذا و نوشیدنی، از جمله هتل‌های تفریحی، هتل‌های کنفرانس و برندهای لایف‌استایل، عملیات غذا و نوشیدنی با عوامل هوش مصنوعی را به عنوان یک جریان کاری جداگانه از عملیات اتاق‌ها در نظر می‌گیرند، زیرا سیستم‌ها، مدل نیروی کار و الگوهای تقاضا به اندازه‌ای متفاوت هستند که پوشش عامل اختصاصی را توجیه می‌کنند.

لایه عامل معمولاً با نقطه فروش ادغام می‌شود، اغلب Toast، Aloha، Micros یا Square for Restaurants، و داده‌های موجودی را از یک سیستم مدیریت موجودی جداگانه مانند BevSpot، MarketMan یا Compeat دریافت می‌کند. عامل، تعداد سرویس‌ها را پیش‌بینی می‌کند، نیروی کار را برنامه‌ریزی می‌کند و واریانس‌های موجودی را که در غیر این صورت تا تطبیق هزینه‌های غذای ماهانه ظاهر نمی‌شدند، علامت‌گذاری می‌کند.

اپراتورهای لایف‌استایل و لوکس مانند Standard International، SH Hotels and Resorts، 1 Hotels و Edition Hotels، غذا و نوشیدنی را به عنوان یک مرکز سود جداگانه با مدیر غذا و نوشیدنی مخصوص به خود و سیستم رزرو مخصوص به خود، اغلب Resy، OpenTable، SevenRooms یا Tock، اداره می‌کنند. لایه عامل بین کسب‌وکار اتاق‌ها و کسب‌وکار رستوران هماهنگی می‌کند تا مهمانان هتل در رزرو اولویت داشته باشند و تیم رستوران بداند کدام سرویس‌ها به رزرو اتاق‌ها مرتبط هستند.

اپراتورهای متمرکز بر کنفرانس و گروه از عاملان F&B برای مدیریت تولید، ارسال و تطبیق سفارشات رویدادهای ضیافت استفاده می‌کنند، که به طور سنتی توسط یک هماهنگ کننده ضیافت انجام می‌شد که جریان کاغذ یا PDF را بین تیم فروش پذیرایی و آشپزخانه مدیریت می‌کرد. عامل، سفارش رویداد ضیافت امضا شده را می‌خواند، برگه تولید آشپزخانه را تولید می‌کند، هزینه‌ها را به حساب اصلی ارسال می‌کند و با مصرف واقعی گزارش شده توسط سرپرست ضیافت تطبیق می‌دهد.

آنچه که عوامل F&B نمی‌توانند انجام دهند، جایگزینی سرآشپز یا سرپرست ضیافت است، زیرا تولید غذا و اجرای رویداد به قضاوت انسانی در مورد کیفیت، زمان‌بندی و تعامل با مهمان نیاز دارد که هیچ عاملی در حال حاضر در مقیاس تولید آن را مدیریت نمی‌کند، به همین دلیل استقرارهای غذا و نوشیدنی بر لایه‌های هماهنگی و تطبیق متمرکز هستند تا لایه تولید.

نحوه استقرار عوامل هوش مصنوعی در بک‌آفیس هتلداری توسط تیم‌های بک‌آفیس

بک‌آفیس در پشت صحنه هر ملک در سبد قرار دارد و کارهایی را انجام می‌دهد که هرگز به طور مستقیم با مهمان ارتباطی ندارد اما تعیین می‌کند که آیا ملک در پایان ماه، عملیات سودآوری را به مالک گزارش می‌دهد یا خیر.

عوامل هوش مصنوعی که تیم‌های بک‌آفیس هتلداری مستقر می‌کنند، معمولاً حسابرسی شبانه، حساب‌های پرداختنی، واریانس حقوق و دستمزد، ثبت مالیات فروش و استفاده، و تطبیق بانکی را پوشش می‌دهند. این عامل با سیستم مدیریت ملک در بخش فرانت‌اند و پلتفرم حسابداری در بخش بک‌اند ادغام می‌شود، که اغلب M3، ProfitSword، Inn-Flow یا NetSuite بسته به شرکت مدیریت هستند.

گروه‌های حسابداری متمرکز مانند آنهایی که توسط Aimbridge، Crescent، Davidson و Pyramid Global Hospitality اداره می‌شوند، ده‌ها تا صدها ملک را از طریق ساختار خدمات مشترک اداره می‌کنند، و عوامل هوش مصنوعی بار کاری هر ملک را بر حسابدار متمرکز کاهش می‌دهند که در غیر این صورت ساعت‌ها را صرف تطبیق هر ملک در هر روز می‌کرد. این عامل کار مقایسه مکانیکی را انجام می‌دهد و فقط استثنائاتی را که به قضاوت انسانی نیاز دارند، نشان می‌دهد.

بک‌آفیس همچنین جایی است که کار برنامه‌ریزی نیروی کار در هتل‌ها با عوامل هوش مصنوعی انجام می‌شود، زیرا برنامه‌ریزی نیروی کار نیاز به پیش‌بینی بر اساس اشغال تاریخی و رزروهای ثبت شده دارد، که هیچ یک از آنها توسط برنامه‌ریز سطح ملک به طور کارآمد هنگام کار در چندین بخش مدیریت نمی‌شود. عامل پیش‌بینی را از سیستم مدیریت ملک می‌گیرد، توصیه برنامه‌ریزی را به سیستم مدیریت نیروی کار، که اغلب UKG، Hotel Effectiveness یا PayActiv است، ارسال می‌کند، و واریانس‌ها را هنگامی که ساعات واقعی با برنامه در هر بخش متفاوت است، علامت‌گذاری می‌کند.

کاری که عوامل بک‌آفیس نمی‌توانند انجام دهند، امضای تطبیق بانکی، ثبت اظهارنامه مالیاتی یا پرداخت حقوق و دستمزد است، زیرا این اقدامات به یک کنترلر انسانی یا مدیر مالی با اختیار و پاسخگویی قانونی برای تأیید اعداد نیاز دارد، به همین دلیل عوامل بک‌آفیس مراحل نهایی رعایت را آماده و نشان می‌دهند تا اینکه آنها را اجرا کنند.

این به چه معناست برای اپراتورهایی که امروز عوامل را انتخاب می‌کنند

اپراتورهایی که امروز عوامل هوش مصنوعی را در مدیریت هتلداری انتخاب می‌کنند، باید حقوق تصمیم‌گیری، محدودیت‌های ادغام و اولویت‌های عملیاتی خود را با مدلی که فروشنده عامل یا شریک استقرار در تعامل ارائه می‌دهد، تطبیق دهند، زیرا یک فروشنده که برای یک ملک فول سرویس برند شده مناسب است، ممکن است برای یک اپراتور سرویس انتخابی مستقل با همان قیمت یا تحت همان ساختار قرارداد مناسب نباشد.

بازار به اندازه‌ای بالغ شده است که استقرارهای تولیدی در هر نوع ملک و هر مدل عملیاتی وجود دارند، اما مدل استقراری که نتایج قابل اندازه‌گیری را در عرض سی روز در یک ملک ارائه می‌دهد، ممکن است در یک ملک دیگر تحت محدودیت‌های برند و مالکیت متفاوت، نود روز طول بکشد، به همین دلیل بحث مدل عملیاتی باید قبل از بحث انتخاب عامل اتفاق بیفتد.

اپراتورهایی که در ارزیابی گزینه‌های خود جدی هستند، باید با یک ارزیابی ساختاریافته از پشته عملیاتی، حقوق تصمیم‌گیری و محدودیت‌های ادغام خود شروع کنند، نه با یک نمایش ویدیویی از فروشنده، زیرا نمایش همیشه عامل را در محیط مرجع فروشنده نشان می‌دهد، نه در محیط واقعی اپراتور.

چگونگی استقرار عوامل هوش مصنوعی در مدیریت هتلداری با این ارزیابی آغاز می‌شود و با یک پشته تولیدی که اپراتور مالک آن است، می‌تواند آن را حسابرسی کند و می‌تواند آن را گسترش دهد، پایان می‌یابد، که این استانداردی است که شرکت‌های فعال در این دسته اکنون انتظار می‌رود در سبدهای مستقل، برند شده، تفریحی و چندملکی به طور یکسان رعایت کنند.

نحوه استفاده اپراتورهای لایف‌استایل و بوتیک از اتوماسیون تجربه مهمان هوش مصنوعی

اپراتورهای لایف‌استایل و بوتیک در میانه راه بین املاک مستقل و شرکت‌های مدیریت برند کامل قرار می‌گیرند، و آن‌ها اتوماسیون تجربه مهمان هوش مصنوعی را به عنوان یک مزیت رقابتی برند، نه اهرم کاهش هزینه، در نظر می‌گیرند، که نحوه انتخاب و استقرار پشته عامل در سطح ملک را تغییر می‌دهد.

اپراتورهایی مانند Standard International، Ace Hotel Group، citizenM، Sydell Group و Nobu Hospitality، وعده برند خود را بر اساس تجربه مهمانی می‌سازند که در هر تعامل متمایز به نظر می‌رسد، و لایه عامل باید این تمایز را گسترش دهد، نه اینکه آن را در اسکریپت‌های عمومی هتلداری که هر زنجیره‌ای می‌تواند در هر پرچمی مستقر کند، مسطح کند.

پشته عامل در املاک لایف استایل معمولاً شامل یک عامل پیام‌رسانی مهمان است که با صدای برند تنظیم شده است، یک عامل سرایدار که از توصیه‌های محلی منتخب به جای داده‌های مقصد عمومی استفاده می‌کند، و یک عامل بازیابی خدمات که در عرض چند دقیقه، هنگامی که مهمان نارضایتی خود را در هر کانالی از جمله سایت‌های بررسی شخص ثالث که به صورت لحظه‌ای نظارت می‌شوند، نشان می‌دهد، به یک فرد مسئول مشخص ارجاع می‌دهد.

محدودیتی که اپراتورهای لایف‌استایل با آن روبرو هستند، هزینه آموزش و تنظیم عوامل با صدای برندی است که تیم بازاریابی سال‌ها صرف تعریف و حفاظت از آن کرده است، به همین دلیل کار استقرار در این املاک بیشتر شامل بررسی برند و خلاقیت است تا کار استقرار در املاک سرویس انتخابی تحت یک پرچم ملی.

آنچه اپراتورهای لایف‌استایل نمی‌توانند بپذیرند، یک عامل با صدای عمومی در یک کانال مهمان است، زیرا حق پریمیوم برندی که آن‌ها دریافت می‌کنند به این بستگی دارد که هر نقطه تماس با دقت و هدفمندی انجام شود، به همین دلیل این اپراتورها تمایل دارند برای هر عامل بیشتر سرمایه‌گذاری کنند تا اپراتورهای سرویس انتخابی و پنجره‌های استقرار طولانی‌تر را در ازای همسویی بیشتر با برند می‌پذیرند.

رویکرد اپراتورهای اقامت طولانی و آپارتمان‌های خدماتی به پشته

اپراتورهای اقامت طولانی و آپارتمان‌های خدماتی ریتم عملیاتی متفاوتی نسبت به هتل‌های گذرا دارند، با میانگین طول اقامت که به جای شب‌ها، با هفته‌ها اندازه‌گیری می‌شود، و پشته عامل این ریتم را در نحوه مدیریت خانه‌داری، ارتباط با مهمان و مدیریت درآمد در طول پنجره‌های رزرو طولانی‌تر منعکس می‌کند.

برندهایی مانند Residence Inn، Homewood Suites، Staybridge Suites، Sonder، Mint House و سبدهای اقامتی شرکتی که توسط Oakwood و BridgeStreet اداره می‌شوند، خانه‌داری را برای مهمانان مقیم به صورت هفتگی به جای روزانه برنامه‌ریزی می‌کنند، به این معنی که عامل خانه‌داری باید درخواست‌های خدمات با لمس کم، چرخش‌های تمیزکاری کامل و تعویض ملافه‌ها را در چرخه‌ای متفاوت از یک ملک گذرا هماهنگ کند.

مدیریت درآمد در املاک اقامت طولانی نیز متفاوت به نظر می‌رسد، زیرا پنجره رزرو اغلب برای حساب‌های شرکتی سی تا نود روز آینده است و مذاکره نرخ شامل نرخ‌های قراردادی است تا قیمت‌گذاری پویا برای هر رزرو. عامل درآمد از تیم فروش در ارزیابی تمدید قراردادها و شناسایی پنجره‌های تقاضای گذرا که ملک می‌تواند بازدهی خود را بالا ببرد به جای رعایت نرخ قراردادی، پشتیبانی می‌کند.

آنچه اپراتورهای اقامت طولانی نمی‌توانند به راحتی از استقرارهای هتل‌های گذرا قرض بگیرند، این فرض است که هر تعامل با مهمان در زمان ورود تازه آغاز می‌شود، زیرا مهمان اقامت طولانی در طول مدت اقامت خود با ملک ارتباط برقرار می‌کند و انتظار دارد که لایه عامل، ترجیحات، درخواست‌های قبلی و تعاملات بازیابی خدمات قبلی را در طول کل اقامت به خاطر بسپارد.

درباره TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) یک شرکت معماری سرمایه‌گذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را در کسب‌وکارها از طریق سه ستون یکپارچه مستقر می‌کند: زیرساخت عاملیت، شیوه‌های پرداخت غیرسنتی، و یک موتور سرمایه‌گذاری کامل. با 27 سال سابقه در پرداخت‌ها و نرم‌افزار، TFSF به صورت جهانی فعالیت می‌کند و به 21 صنعت با روش استقرار 30 روزه خدمات ارائه می‌دهد. برای کسب اطلاعات بیشتر به https://tfsfventures.com مراجعه کنید.

ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید

ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید. به چند سوال سریع درباره کسب‌وکار خود پاسخ دهید. یک طرح اولیه استقرار هوش مصنوعی سفارشی را در عرض 24 تا 48 ساعت دریافت کنید که شامل توصیه‌های عامل، معماری و نقشه راه خاص برای عملیات شما می‌شود. بدون تماس فروش. بدون تعهد. فقط داده. شروع کنید در https://tfsfventures.com/assessment

Originalmente publicado en https://tfsfventures.com/blog/ai-agents-in-hospitality-management-serving-independent-operators-branded-management

نوشته شده توسط TFSF Ventures Research